パート3:AarkiチームによるAppleのプライバシーの変更について:DSPの視点


DSP Perspective of Apple Privacy Changes

IDFAは、今日のアプリ内広告の広告在庫購入の中心にありますが、これはAppleのプライバシーの変更によって変化し、iOS14.5のリリースで実装される予定です。これにより、広告主は、App Tracking Transparency(ATT)フレームワークを介してユーザーの許可を受け取り、ユーザーを追跡したり、デバイスの広告IDにアクセスしたりする必要があります。 iOS14.5のリリースは間近に迫っていますが、また明らかにする必要のある質問がまだあります。

最新の記事で、Appleのプライバシー変更の影響に関するMMPと広告交換の予測をお届けしました。さて、三部作を完了するために、Aarkiチームの数人のメンバーにインタビューし、質問に対するDSP側での包括的な回答がこちらとなります。


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質問1:DSPの機械学習モデルはSKAdNetworkポストバックで引き続き機能しますか?

シンプルな回答は「Yes」です。もう少し複雑な答えは、すべての購入パートナー、DSP、ネットワーク、SKANは、SKAdNetworkからの弱い信号、および特にキャンペーンの初期の不完全なイベントと戦わなければならないということです。

Appleは、SKANポストバックの2つの信号にプライバシー閾値を設定しています。

ソースアプリ-インストールを促進した広告が表示された場所

コンバージョン値-これらの値は、広告主アプリのインストール後に追跡されたコンバージョンイベントを表します

ソースアプリを見ると、プライバシーの閾値は、キャンペーンごと、ソースアプリごとのインストールの閾値に達するまで、インストールのソースアプリがSKANで最適化されている購入者には不明のままであることを意味します。コンバージョン値についても同じことが言えます。これらの値では、閾値に達する前に、キャンペーンIDごとに重要なインストール数が必要であることがわかりました。

コンバージョン値の場合、広告主が選択したコンバージョンモデルとイベントは、コンバージョン値のシグナルが受信される可能性に影響するため、広告主とその購入者は、測定されたSKAdNetworkコンバージョンについてオープンで正直な話し合いを行うことが重要です。

ユーザーのプライバシーを保護するためにデータのポストバックは遅延され、匿名化されますが、広告入札モデルの最適化の手段は根本的に変わりません。DSPパートナーは、コンバージョン値をアプリ内イベントにデコードし、これらのイベントに最適化するモデルをトレーニングしてデプロイできます。

キャンペーンの最適化とモデルの別のデータソースは、引き続きMMPから取得できます。データの規模と有用性は広告主のアプリキャンペーンごとに異なる場合がありますが(バイアスを考慮する必要があります)、必要な同意を得たユーザーからのプライバシーに準拠したポストバックは、豊富な最適化データを提供できます。

SKAdNetworkの最適化を自動実行する最良の方法は、ATTの実施が始まる前に、SKAdNetworkに起因するキャンペーンを可能な限り大規模に実行し始めることです。この早期開始により、広告主と購入パートナーは、SKAdNetworkコンバージョンデータを収集および分析して、ATTを実施する前に最適化されたモデルとキャンペーン戦略を構築する時間を確保できます。

- 製品担当Vice president、Nicol Cseko

質問2:SKANモデルは、これまでのモデルとどのように異なりますか?

機械学習モデルのSKANアトリビューションで最も難しいのは、各インプレッションをコンバージョン(インストール、エンゲージメント、購入者)に一致させることができないことです。これによりトレーニングセットが根本的に変化するため、さまざまなモデリングアプローチを検討する必要があります。

従来の二項分類データセットの代わりに、SKANキャンペーンごとにデータを集約する必要があります。

IDFAこのようなデータセットから貴重な情報を抽出する1つの方法は、機能の各セット(source_app、skan_campaign_id)ごとに分布を適合させ、この分布からサンプリングして予測を行うことです(Thompson Sampling)。ここでの主な課題は、最適なSKANキャンペーンIDを作成することです。これは、最も強力な機能になるためです。

もう1つのアプローチは、すべてのコンテキスト機能を使用してCTRを予測するモデルを構築することです。この場合、インプレッションレベルのアトリビューションにアクセスできます。次に、上記のアプローチを使用して、残りのクリックをモデル化して、集計データにコンバージョンファネルをインストールできます。一方では、これにより、ユーザーのクリック傾向に関して、より豊富な信号をキャプチャできます。一方、このアプローチは、クリックベイト、フラウド、偶発的なクリックによるノイズの影響を受けやすくなっています。

- Anton Protopopov、データサイエンティスト、

質問3:iOS 14.5キャンペーンで新しいクリエイティブをテストするにはどうすればよいですか?

クリエイティブのテストは創造的なやり方である必要があります!今日のクリエイティブ、および動的クリエイティブの特定バージョンでさえ、インストール後の動作が明確に示されている状態で、インプレッションからインストール、インストール後まで測定できます。 SKAdNetworkは今日、クリエイティブと広告のインプレッションからのインストールの計測が困難なことにより、この詳細な測定をブロックしています。

広告クリエイティブをテストして最適化する方法はまだあります。まず、クリック数、セッション、エンゲージメントなどの目標到達プロセスの指標に焦点を当てたクリエイティブの最適化は、SKAdNetworkの影響を受けず、引き続き使用できます。

インストールを最適化するための簡単なオプションは、SKAdNetworkからのインストールシグナルが常にあるため、クリエイティブごとにSKAdNetworkキャンペーンIDを取得することです。ただし、これは、目標到達プロセスでクリエイティブを最適化しようとしている広告主には機能しない可能性があります。

SKAdNetworkキャンペーンIDのプライバシー閾値は、適切な規模でなくとも、多くのキャンペーンを配信状態にすることで、コンバージョン値を介したインストール後のイベントでの十分な迅速な学習を妨げ、学習のコストと時間が大きなものになる可能性があることを意味します。これらの場合に対して、広告主はいくつかのアプローチが可能です。

この問題を回避する1つの方法は、既存および配信後に時間が経過しているSKAdNetworkキャンペーンでクリエイティブをテストすることです。新しいクリエイティブを配信開始して、パフォーマンスの変化を追跡できます。

よりデータ駆動型のアプローチは、地域ごとなど、キャンペーン自体の中でトラフィックを分割し、次に地域分割によるパフォーマンスを調べて、クリエイティブレベルのパフォーマンスを理解することです。現時点では、一部の地理データはSKAdNetworkポストバックから取得できるため、これは機能します。バイアスを最小限に抑えるには、ジオを慎重に分割する必要がありますが、インストール後のコンバージョンをクリエイティブレベルで測定する別の方法が可能になります。

学習内容は、Androidキャンペーン、またはアプリトラッキングで同意したユーザーから適用することもできますが、転送可能であるとは限らないことに注意してください。

明確なクリエイティブパフォーマンスを得ることは、モバイルマーケティングエコシステムの誰もが求めていたものであり、Appleはこの声に耳を傾けているようです。最新のSKAdNetworkバージョン2.2は、広告を説明する3つの新しい方法(adType、adDescription、adPurchaserName)を参照しています。

これらのプロパティは現在使用されておらず、SKAN2.2ポストバックの一部ではありませんが、AppleがSKAdNetworkを更新して、意味のあるクリエイティブレベルの帰属を提供し続けることを慎重に楽観視しています。

- Grace Oabina、シニアアナリストマネージャー

質問4:SKAdNetworkキャンペーンIDをどのように使用しますか?

SKAdNetworkは、DSPまたは広告ネットワークごとに、広告主アプリごとに100のキャンペーンを提供します。きめ細かいキャンペーンのポストバックユーティリティに関するAppleの制限を考えると、使用するキャンペーンの最適な数については複数の考慮事項があります。これらの懸念を今のところ脇に置いて、キャンペーンの予算を利用することができるいくつかの方法があります。

SKANキャンペーンは最終的に2つの目的を果たします。

パフォーマンスの報告と評価に役立つコホートを定義します。たとえば、トラフィックを広告フォーマットや地域ごとに分割します。これにより、DSPと広告主はパフォーマンス主導のキャンペーン管理の決定を下すことができます。

トラフィックをコホートに分割して、予測モデルをトレーニングするためのダウンストリーム情報の取得を最大化します。

そのため、キャンペーンの配分はおおまかに次のようになります。

“M1”キャンペーンを広告主に割り当てます。

手動で機能を調査するために、”M2”キャンペーンを内部的に保持します。

残りのM3 = 100 –(M1 + M2)キャンペーンをダウンストリームモデルトレーニング用に最適化します。

上記のカテゴリの中で3は最も興味深い課題を提示します。ある意味で、私たちは制約された次元削減問題を解決しようとしています。基になるサンプルに関する最大量の情報をエンコードできるように、約500K次元の特徴空間をM3レベルの単一のカテゴリ特徴に圧縮する必要があります。いくつかのアプローチが思い浮かびます。

決定木、決定木は、情報の取得を最大化するためにデータセットを分割するため、この問題の自然な選択です。

クラスタリング、コンテキストベクトルの埋め込みを学習し、これらのベクトルのクラスタリングを構築できます。これは、埋め込みスペース内の同様のユーザーが同様の変換パターンを示すことを暗黙的に想定しています。

ニューラルネットワーク(オートエンコーダ)、これらのコホートに基づいて、最適なコホートとコンバーション確率を共同で学習できます。

私たちはこれらすべての戦略を積極的に調査し、実験しています。

- Igor Raush、データサイエンティスト

質問5:誰もがSKAdNetworkの準備について話しています。 AppleのApp Tracking Transparency(ATT)ローンチの遅れは、供給側のSKAdNetworkの準備に影響を与えましたか?

 SKAdNetworkに起因するものとして、宣伝されているアプリの準備ができている必要があるだけでなく、パブリッシャー側のインプレッションの機会から、入札リクエストをバイヤーにブロードキャストする取引所まで、サプライチェーン全体も準備ができている必要があります。

DSPとして、iOS14.5ローンチの遅れが2つの領域で役立つことを確認しました。

1,SKAdNetwork認定の広告在庫購入パートナーのリストを含むinfo.plistファイルを追加または更新するために、現金化するパブリッシャーにより多くの準備する時間を与えた事です。このリストが追加されていないか最新のものでないと、パブリッシャーは将来のiOSアプリのパフォーマンスマーケティングの需要を逃し、SKAdNetworkIDを広告在庫市場に出さない入札者は入札の機会を逃します。

SKAdNetworkをサポートするためのより多くのExchangeとSSPのための時間、取引所を介して購入する入札者の場合、SSP SDKは、SKAdNetworkキャンペーンパラメータと署名をDSPからAppleに適切なタイミングで渡す必要があります。つまり、広告を配信するすべてのSDKはこのアトリビューションフレームワークをサポートする必要があります。ほとんどのモバイルアプリ内の広告在庫はSKANを大規模にサポートしていますが、他の一部のプレーヤーはまだ遅れています。それらすべてが純粋なアプリ向け供給ソースではないかもしれませんが、かなりのアプリマーケティングの予算がこれらのチャネルを流れます。

幸いなことに、Aarkiは提供されたiOS 14以降のすべての入札リクエストの62%がSKAdNetworkの対象であると認識しています。

さらに、広告在庫状況を詳しく調べ、iOS 14以上のユーザー向けにAarkiの購入の圧倒的多数が今日取引されている場所に焦点を当てると、それらのパブリッシャーの91%がすでにSKAdNetworkをサポートしています。

- 事業開発ディレクターKim Aquino

Aarkiは、プライバシーをより重視する将来の広告エコシステムにおいて、トップのモバイルマーケターが期待するのと同じ並外れたキャンペーンパフォーマンスを提供し続ける事に情熱的に取り組んでいます。 Aarkiの戦略の詳細については、ここにメッセージをお送りください。

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